清华系学霸掌舵的智谱AI融资25亿

资讯 11个月前
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清华系学霸掌舵的智谱AI融资25亿 清华系学霸掌舵的智谱AI融资25亿 清华系学霸掌舵的智谱AI融资25亿

前言:

在ChatGPT发布之后,大模型技术热潮迅速引发了投资热潮。然而,与以往不同,这个领域的马太效应表现得更为明显,无论是对于投资人还是创业企业而言。

作者 | 方文三

图片来源 |  网 络 

清华系学霸掌舵,宣布融资超25亿

成立于2019年的智谱AI是清华大学计算机系知识工程研究室团队,是清华大学知识成果转化的创业公司。

智谱AI是少数全内资/国产自研的大模型企业,并且有明确的国产芯片适配计划,更适合中国企业。

智谱AI的创始团队背景深厚,由清华KEG(知识工程实验室)孵化而来,团队成员具有丰富的学术和研发经验。

CEO张鹏在清华大学计算机系获得本科和博士学位,研究方向为知识图谱。

董事长刘德兵师从高文院士,曾任清华数据科学研究院科技大数据研究中心副主任。

总裁王绍兰为清华创新领军博士,团队实力不容小觑。

据公开资料显示,该公司在2019年获得了亿元级的天使轮融资,投资方包括联想创投、启迪创投和松禾资本等。

而在2021年,智谱 AI 再获数亿元的Pre-A轮融资,投资方包括君联资本、启明创投和联想创投等。

今年7月至9月,智谱 AI 直接拿下5轮融资,企业估值高达100亿元,是国内 AI 领域的独角兽企业。

目前,媒体传出最新的消息是,智谱 AI 正以200亿元的估值进行新一轮的融资。

在智谱AI成立一周年之际,团队决定将全部精力投入到大模型的开发中。2022年8月,GLM-130B正式诞生。

在GLM-130B发布后的第二个月,智谱AI获得了由君联资本和启明创投联合领投的1亿元B轮融资。

此前,公司已完成了由达晨财智、华控基金、将门创投、南京图灵、北京达凡等参与的过亿元融资。

今年7月,美团战投领投了智谱AI上亿美金的B-2轮融资,投后估值为5亿美金,这一举动为智谱AI今年的融资序幕拉开了帷幕。

接下来的几个月,智谱AI陆续获得了数亿乃至数十亿元的多轮融资。

最终,智谱AI在今年已累计获得超过25亿人民币的融资,参与方包括社保基金中关村自主创新基金、美团、蚂蚁、阿里、腾讯、小米、金山、顺为、Boss直聘、好未来、红杉、高瓴等多家机构及部分老股东跟投。

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先发优势与抓住关键时机进行开源

智谱在2022年率先开源了高精度双语千亿模型GLM-130B和60亿参数的ChatGLM-6B,早于国内同行。

开源对智谱AI来说具有以下两个主要好处:

首先,开源社区主要依赖于社区成员的共同努力和贡献,项目开源后可以吸引更多的人参与和贡献,从而提高项目的质量和成熟度。

这种集体努力和协作有助于促进智谱AI的发展,并推动相关技术的进步。

其次,企业提供中文语境下的模型和技术,能在全球开源项目中发出中国声音,同时也能够学习和借鉴国外的先进技术和经验。

这种跨文化的合作和知识共享有助于推动整个领域的发展,并促进不同文化之间的交流和合作。

在2023中国计算机大会上,智谱推出了全自研的第三代基座大模型ChatGLM 3并宣布开源了ChatGLM3-6B。

智谱成为了目前国内唯一一个对标OpenAI全模型产品线的公司,用开源与闭源同时存在的打法来扩大生态。

开源让智谱的GLM系列收获了大量关注,成为最早突围的大模型公司。

随之变化的还有智谱的估值,从10亿飙升到140亿,成为中国第一家估值超过百亿的大模型创业公司。

同时,Llama2抢占国外开源生态,以智谱为首的基础大模型厂商不断在开源上发力、奉献,为国内大模型开源生态注入新生力量,促使国内大模型开源生态逐渐扩大、完善。

目前GLM大模型已被应用到政务、金融、能源等多个领域,合作伙伴包括阿里、腾讯云、火山引擎、华为、美团、微软、OPPO、海天瑞声等数十家公司。

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智谱AI的主要盈利方式

根据客户需求,提供大模型定制化开发服务。云端私有化本地私有化最高价格分别为120万元/年和3690万元/年。

提供标准版大模型,通过API接入方式,按照tokens使用收费。ChatGLM-Turbo、CharacterGLM、Text-Embedding的收费标准分别为0.005元/千tokens、0.015元/千tokens、0.005元/千tokens。

在收费标准方面,除Chat GPT接近1元/1k token外,其他大模型企业的费用相对较为亲民。

这有助于提高大模型在TOC端的渗透率,但也意味着大模型厂商需要完成海量用户积累才能为企业带来更多营收。

后续大模型企业在比拼技术能力的同时,也需要加强企业综合销售能力,以在买方的招投标中获得更多订单。

然而,对于智谱AI这种技术型企业而言,销售能力可能是一大短板,尤其是与华为、阿里等厂商相比,其在客户积累方面存在不足。

从底层技术到产品能力冲向落地

智谱AI发布,在大模型各个层面寻求更脚踏实地的平稳着陆和生态合作。

其下一阶段的主要计划是冲向落地,从底层技术到产品能力。

智谱AI的目标是更快地将大模型能力推向市场,并拓展生态和朋友圈。

这次对外发布与前几日公布的年内融资计划相呼应,智谱AI将加码基座大模型研究,并拓展生态和朋友圈。

10月底官宣融资额度后,智谱AI迅速有了新动作:推出自研第三代基座大模型ChatGLM3,从底层架构和模型功能进行了全方位升级。

产品方面,今年8月,智谱生成式AI助手智谱清言上线,正式对外,是首批对外开放的大模型之一。

到了10月,其推出的ChatGLM3,主要在性能、推理能力方面进行提升,同时上线了代码解释器功能。

ChatGLM3采用了智谱AI独创的多阶段增强预训练方法、集成了自研的AgentTuning技术,并瞄向 GPT-4V 做技术升级。

此外,智谱AI还推出了可手机部署的端测模型 ChatGLM3-1.5B 和 3B,支持包括 Vivo、小米、三星在内的多种手机以及车载平台,甚至支持移动平台上 CPU 芯片的推理。

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下一代人工智能技术是[认知智能]

在现今信息化和数字化的社会环境中,人工智能技术已经逐渐成为企业和组织的核心竞争力。

然而,随着技术的不断演进和用户需求的持续升级,人工智能技术也在不断地追求创新与突破。

从大模型技术的发展脉络来看,其已经相继跨越了[计算智能]和[感知智能]的阶段,目前正处于[认知智能]阶段的探索过程中。

智谱AI的首席执行官张鹏在多个公开场合均明确表示,[下一代的人工智能技术应当是认知智能]。

感知智能则更进一步,使机器能够听懂人类语言、会说话、能看懂图像并识别物体。

例如,通过传感器感知环境并做出决策,同时执行一些简单的指令和动作,例如人脸识别系统。

结尾:

AIGC未来的发展轨迹将类似于云计算,成为一种基础设施,而不是互联网生态下的应用。

在互联网应用中,存在许多并行应用,每个应用专注于特定的场景。

然而,在基础设施领域,情况有所不同。基础设施的特点是随着规模的增加而变得更加集中,资源的利用率越高、整体性能也更高,产出投入比也更为优越。

因此,基础设施需要规模效应,而大型模型恰好具备这种特性。

部分资料参考:36氪:《狂揽25亿,智谱AI没法再低调了》,投资界:《清华大牛,一举融资25亿》,DoNews:《智谱AI的三道难题:AI能力、商业化、价格战》,量子位:《智谱AI推出第三代基座模型,功能对标GPT-4V》,InfoQ:《智谱AI[超25亿融资]的背后》

       原文标题 : AI芯天下丨科创丨清华系学霸掌舵的智谱AI融资25亿

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